野生蔬菜功能性成分及其生物活性研究进展

李瑶晨; 范紫佩; 杨静; 刘庭付; 祝彪; 朱祝军; 陈小央

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.20210550

野生蔬菜功能性成分及其生物活性研究进展

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210550

1.
浙江农林大学园艺科学学院农业农村部亚热带果品蔬菜质量安全控制重点实验室/浙江省山区农业高效绿色生产协同创新中心，浙江杭州 311300
2.
丽水市农林科学研究院，浙江丽水 323000
3.
浙江省种子管理总站，浙江杭州 310020

基金项目: 浙江省重点研发计划项目(2019C02014)；浙江省“三农六方”科技协作项目(2019SNLF007)；浙江农林大学学生科研训练项目(113-2013200136)

详细信息

作者简介: 李瑶晨(ORCID: 0000-0002-5123-4515)，从事蔬菜营养品质与安全研究。E-mail: 983484573@qq.com

通信作者: 杨静(ORCID: 0000-0003-3880-2618)，副教授，从事园艺植物品质生理和次生代谢调控研究。E-mail: yangjing@zafu.edu.cn

中图分类号: S647

Research progress on functional components and biological activities of wild edible vegetables

1.
Key Laboratory of Quality and Safety Control for Subtropical Fruit and Vegetable, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Collaborative Innovation Center for Efficient and Green Production of Agriculture in Mountainous Areas of Zhejiang Province, College of Horticulture Science, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China
2.
Lishui Academy of Agricultural and Forestry Science, Lishui 323000, Zhejiang, China
3.
Seed Management Station of Zhejiang Province, Hangzhou 310020, Zhejiang, China

摘要: 野菜在中国有悠久的使用历史，是栽培蔬菜的重要补充，也是人类获取矿质元素、氨基酸、维生素、多糖、黄酮类化合物等多种功能性成分的重要来源之一，开展野菜的基本成分研究对全面了解其营养物质和生物活性具有重要的科学意义和应用价值。本研究综述了野菜的主要营养与功能性成分，总结了当前野菜生物活性方面的主要研究成果，内容包括：①野菜基本营养成分；②野菜功能成分；③野菜活性成分分析及其功效性；④常见检测分析方法与技术。主要结论为：野菜含有丰富的基本营养成分和生物活性物质，其中维生素、酚类和萜类等化合物在抗菌、抗氧化、抗肿瘤和抗炎症等方面具有良好功效，今后野生蔬菜的研究可聚焦于功能性成分及生物活性分离提取与功能鉴定，为后续的开发应用提供参考。表2参74
- 野菜 /
- 营养与功能性成分 /
- 生物活性 /
- 综述
Abstract: There is a long history of use of wild edible vegetables in China. They have abundant functional components, including mineral elements, amino acids, vitamins, polysaccharides, flavonoids and so on. It has important scientific significance and application value to study the basic components of wild edible vegetables for a comprehensive understanding of the nutrients and biological activities. We listed the main nutritional and functional components, summarized the current main research results in the biological activity, including: (1) the content of basic nutrients in wild edible vegetables; (2) the profiles of functional compounds in wild edible vegetables; (3) analysis of active components and efficacy of wild edible vegetables; (4) common methods and technologies to component analysis of wild edible vegetables. Wild edible vegetables are rich in basic nutrients and bioactive substances, including vitamins, phenols and terpenes, which have good activities in antibacterial, antioxidant, antitumor and anti-inflammatory. Future research should focus on functional components and biological activities, and serves as a reference for subsequent development and application. [Ch, 2 tab. 74 ref.]
- wild edible vegetables /
- nutritional and functional components /
- biological activity /
- review

在城市化快速发展的背景下，城镇建设用地的扩张导致生态空间衰减、系统结构失衡、生态功能下降等问题凸显^[1]，生态环境面临多重压力和干扰，引起的景观生态风险值得关注。绿色空间是城镇地域范围内对于改善区域生态环境、维持生态系统物质能量循环具有重要作用的生态空间，是由耕地、林地、草地、水域等不同土地单元镶嵌而成的复合生态系统^[2−4]。当前，国内外学者对绿色空间的研究主要集中在绿色空间结构与功能^[5]、景观格局动态演化^[6−7]及生态环境效益^[8−9]等方面。景观生态风险评价用于评估自然或人为因素干扰对生态系统及其组分产生不利影响的可能性及损失^[10]，基于景观格局指数构建景观生态风险评价模型能够定量揭示生态环境健康程度及风险压力的时空分布特征^[11]。现有研究主要集中于景观生态风险的静态分析，对时空动态分析视角下景观生态风险演变特征的分析相对薄弱，且研究尺度集中在城市^[12−13]、城市群^[14−15]、流域^[16−17]等典型地区，对具有特殊地域特征的苏南水网地区的研究相对较少。

苏南水网地区位于经济发达、人口密集的长江三角洲，河流、湖荡众多，水系纵横交错，形成了独特的地域生态空间特征。随着城镇建设用地的迅速扩张，苏南水网地区绿色空间日趋破碎化，生态系统稳定性下降。本研究以苏南水网地区江苏省昆山市为研究对象，利用2000、2010、2020年土地利用数据，定量测度其绿色空间景观格局变化引起的景观生态风险，并探究景观生态风险时空演变特征，依据风险等级转移变化特征划定绿色空间管控分区，提出分区调控策略，为优化水网地区空间景观布局，保护地区生态安全，合理开发绿色空间资源提供理论依据，也为地区景观生态风险管理提供决策支持。

1. 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

昆山市位于长江三角洲地区江苏省苏州市东部，31°06′~31°32′N，120°48′~121°09′E，全市下辖周庄镇、锦溪镇、淀山湖镇等10个镇，总面积为931 km²。根据《昆山市统计年鉴》，2000—2020年昆山市户籍总人数增加47.3万人，城镇化率由57.31%提升至78.95%，国内生产总值(GDP)增长4 075.96亿元，经济建设水平居于全国经济百强县首位。昆山市境内地势平坦，属北亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨量充沛。境内河港纵横交错，湖荡星罗棋布，水域面积占16.4%，包含白莲湖、傀儡湖、明镜荡等湖荡，水网地区风貌特征明显。

1.2 数据来源及处理

采用2000、2010、2020年3期 Landsat TM/OLI 遥感影像，数据集来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)，空间分辨率为30 m×30 m。利用ENVI 5.3软件对各期遥感影像数据进行校准、图像拼接裁剪等处理。参考中国科学院土地利用/土地覆盖分类系统及GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》相关标准，结合苏南水网地区地域特点，将研究区划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类土地利用类型，其中耕地、林地、草地和水域为绿色空间，建设用地和未利用地为非绿色空间。对解译后的土地利用类型数据进行精度验证，Kappa系数均＞0.85，符合解译精度要求。

2. 研究方法

2.1 风险小区的划分

为了便于景观生态风险指数的空间化表达，本研究基于ArcGIS的渔网分析功能划分景观生态风险小区。依据研究区面积大小及数据精度，采用等间距采样的方法将研究区划分为1.5 km×1.5 km正方形格网，共划分景观生态风险样本小区489个(图1)，利用 Fragstats 4.2软件计算各个样本小区内的生态风险指数，作为每个风险小区中心点的景观生态风险值。

图 1 生态风险小区划分示意图

Figure 1 Schematic diagram of ecological risk area division

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2.2 景观生态风险评价模型

景观格局指数是反映景观结构组成和空间配置特征的定量指标^[18]。基于景观格局指数的生态风险评价方法能够有效评估生态系统受到外部干扰的强弱和内部抵抗力的大小^[19]。根据相关研究成果^[20−21]，依据景观格局与生态风险之间的关联，选取景观干扰度指数($ {E}_{i} $)、景观脆弱度指数($ {V}_{i} $)和景观损失度指数($ {R}_{i} $)来构建景观生态风险评价模型。

各景观格局指数计算方法及生态学含义详见表1。

表 1 景观格局指数及计算方法

Table 1 Landscape pattern index and their calculation methods

指数名称	计算方法	生态学含义
土地利用生态风险指数　(I_ERk)	${I_{{\text{ER}}k}} = \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^N \dfrac{{{A_{ki}}}}{{{A_k}}} \times {R_i} $	A_ki为第k个风险小区内土地利用类型i的面积；A_k为第k个风险小区的面积；R_i为第i类景观的景观损失度指数
景观损失度指数(R_i)	R_i=E_i×V_i	E_i为景观干扰度指数，V_i为景观脆弱度指数
景观干扰度指数($ {E}_{i} $)	$ {E}_{i}={aC}_{i}+{bN}_{i}+{cD}_{i} $	表示不同类型景观生态系统所受外界干扰的程度，主要与人类的开发活动有关。其中：$ a、b、c $分别为$ {C}_{i} $、$ {N}_{i}{\mathrm{、}D}_{i} $的权重，且$ a+b+c= $1，参考前人研究^{[11, 22]}，将$ a、b、c $分别赋值为0.5、0.3和0.2
景观破碎度指数($ {C}_{i} $)	$ {C}_{i}=\dfrac{{n}_{i}}{{A}_{i}} $	表示景观被分割的破碎化程度，值越大表明景观破碎程度越高
景观分离度指数($ {N}_{i} $)	$ {N}_{i}=\dfrac{A}{2{A}_{i}}\sqrt{\dfrac{{n}_{i}}{A}} $	表示某一景观类型中不同斑块间的分离程度，值越大表明景观空间分布越离散，景观结构稳定性越低。$ {n}_{i} $为景观类型$ i $的斑块个数；$ {A}_{i} $为景观类型$ i $的面积；$ A $为景观总面积
景观优势度指数($ {D}_{i} $)	$ {D}_{i}=\dfrac{\left(\dfrac{{n}_{i}}{N}+\dfrac{{q}_{i}}{Q}\right)}{4}+\dfrac{{A}_{i}}{2A} $	表示斑块在景观中的地位，值越大代表斑块对景观格局演变影响越大。$ {q}_{i} $为景观类型$ i $斑块出现的样方数；$ Q $为样方总数；$ N $为斑块总数
景观脆弱度指数($ {V}_{i} $)	$ {V}_{i}={I}_{{\mathrm{LS}}}\times \left(1-{I}_{{\mathrm{LA}}}\right) $	表示不同景观类型抵抗外界干扰的敏感程度。其中：I_LS为景观敏感度指数，可通过景观干扰度指数和景观易损度指数相乘而得，景观易损度指数根据前人研究成果^[23−24]，结合研究区实际情况赋以权重：未利用地为6，水域为5，耕地为4，草地为3，林地为2，建设用地为1；I_LA为景观适应度指数，由斑块丰富密度指数、香农多样性指数、香农均匀度指数相乘而得。3种指数均由Fragstats软件计算而得

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3. 结果与分析

3.1 昆山市绿色空间演变特征分析

3.1.1 绿色空间面积组成对比分析

通过ArcGIS软件对遥感影像图进行分类处理，得到昆山市2000、2010和2020年3个时期土地利用类型图(图2)，并统计得到各土地利用类型面积与占比(表2)。从分析结果来看：2000—2020年昆山市各绿色空间类型面积发生了较大变化，其中耕地面积下降明显，减少20 203.11 hm²，占比下降21.70%；水域面积在2000—2010年小幅增加，占比上升2.24%，2010—2020年水域面积明显下降，减少了5905.17 hm²，占比下降6.34%；林地面积共减少72.90 hm²，而草地面积则增加了143.64 hm²，两者在绿色空间中占比很小。总体而言，研究期间昆山市绿色空间总面积明显减少，反映了建设用地扩张不断侵占市域内的绿色空间，以耕地面积的缩减最为突出。

图 2 2000—2020年昆山市土地利用类型示意图

Figure 2 Land use type map of Kunshan City from 2000 to 2020

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表 2 2000—2020年昆山市各用地类型面积变化

Table 2 Changes in the area of various land types in Kunshan City from 2000 to 2020

土地利用类型		2000年		2010年		2020年
土地利用类型		面积/hm²	百分比/%	面积/hm²	百分比/%	面积/hm²	百分比/%
绿色空间	耕地	68 884.11	73.98	51 240.51	55.03	48 681.00	52.28
	林地	122.85	0.13	112.59	0.12	49.95	0.05
	草地	36.36	0.04	78.66	0.08	180.00	0.19
	水域	15 156.36	16.28	17 247.87	18.52	11342.70	12.18
	合计	84 199.68	90.43	68 679.63	73.75	60253.65	64.70

非绿色空间	建设用地	8 833.95	9.49	24 386.49	26.19	32828.04	35.26
	未利用地	81.36	0.09	48.96	0.05	33.39	0.05
	合计	8 915.31	9.58	24 435.45	26.24	32861.43	35.31

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3.1.2 绿色空间面积转移矩阵分析

为了进一步揭示昆山市绿色空间用地类型的时空演变规律，本研究采用土地利用转移矩阵对昆山市各用地类型之间的转移方向和转换数量进行分析，结果如表3所示。2000—2020年昆山市各绿色空间类型转移存在明显差异：耕地净转出量最大，总量达33 918.84 hm²，主要流向建设用地，转出面积达26 327.86 hm²，转出贡献率为77.62%，反映出建设用地侵占耕地现象普遍；水域面积整体呈现先小幅增加后逐渐减少的趋势，其中2000—2010年水域面积小幅增加了2 091.51 hm²，主要由耕地转入，2010—2020年，水域面积持续减少，主要向耕地和建设用地转出，转出总面积为7 150.64 hm²。总体来看，2000—2020年昆山市绿色空间类型转移以耕地和水域的转出为主，均主要转向建设用地。这反映出昆山市在经济社会快速发展下人为开发建设活动对绿色空间侵占现象较为明显，耕地和水域等绿色空间面临较大生态压力。

表 3 2000—2020年昆山市地类转移矩阵

Table 3 Land class transfer matrix in Kunshan City from 2000 to 2020

时间段	土地利用类型		绿色空间/hm²				非绿色空间/hm²		转出合计/hm²	面积变化合计/ hm²
时间段	土地利用类型		耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	转出合计/hm²	面积变化合计/ hm²
2000—2010	绿色空间	耕地	46 613.56	41.62	71.57	6 168.10	15 825.59	6.48	68 726.91	−17 577.88
		林地	46.23	41.28	0.07	29.54	5.62	0.00	122.74	−10.60
		草地	14.15	0.00	0.16	15.64	6.29	0.11	36.36	42.30
		水域	3 464.97	28.70	5.97	10 742.95	853.90	2.02	15 098.51	2 033.98
	非绿色空间	建设用地	975.40	0.53	0.90	174.01	7 672.25	0.20	8 823.28	15 544.60
	非绿色空间	未利用地	34.72	0.00	0.00	2.25	4.23	40.15	81.36	−32.40
	转入合计		51 149.03	112.14	78.66	17 132.48	24 367.89	48.96	92 889.16	−

时间段	土地利用类型		绿色空间/hm²				非绿色空间/hm²		转出合计/ hm²	面积变化合计/ hm²
时间段	土地利用类型		耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	转出合计/ hm²	面积变化合计/ hm²
2010—2020	绿色空间	耕地	39 356.15	8.54	127.00	1 161.04	10 502.27	6.64	51 161.64	−2 650.12
		林地	65.13	25.78	0.13	17.69	3.57	0.00	112.30	−62.47
		草地	2.17	0.00	1.46	0.00	74.73	0.30	78.66	101.34
		水域	6 482.98	14.97	37.18	9 906.54	667.66	6.89	17 116.24	−5 812.93
	非绿色空间	建设用地	2 592.59	0.53	14.22	217.65	21 538.87	1.19	24 365.05	8 439.75
	非绿色空间	未利用地	12.50	0.00	0.00	0.38	17.71	18.37	48.96	−15.57
	转入合计		48 511.52	49.82	180.00	11 303.31	32 804.80	33.39	92 882.85	−
说明：−表示无此项。

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3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析

3.2.1 绿色空间景观格局指数时序变化

运用Fragstats软件计算得到昆山市2000、2010、2020年各绿色空间类型景观格局指数。统计结果表明：2000—2020年昆山市绿色空间景观格局发生了较大变化(表4)。①研究期间耕地破碎度和分离度指数显著上升，表明建设用地快速扩张，促使耕地空间分布趋于离散，破碎化程度加剧，景观优势度不断降低，受外界干扰程度增加。景观损失度逐年上升。②水域破碎度指数先下降后上升，总体呈上升趋势，景观优势度降低，且水域周边城镇较为密集，易受人为活动干扰，使景观脆弱程度不断增加，损失度上升。③林地破碎度、干扰度、脆弱度指数均先下降后上升，总体呈下降趋势，表明林地斑块分布逐渐聚集，景观结构稳定性提升。④草地破碎度指数先上升后下降，表明草地斑块在空间上趋于集聚与整合，抗外界干扰能力提高，景观脆弱度与损失度有所降低。

表 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观格局指数变化

Table 4 Change of green space landscape pattern index in Kunshan City from 2000 to 2020

土地利用类型	年份	斑块数量	斑块面积/hm²	破碎度	分离度	优势度	干扰度	脆弱度	损失度
耕地	2000	1378	68 884.11	0.020	0.973	0.647	0.431	0.082	0.035
	2010	4401	51 240.51	0.086	0.987	0.602	0.459	0.087	0.040
	2020	4667	48 681.00	0.096	0.992	0.597	0.465	0.088	0.041
林地	2000	494	122.85	4.021	1.000	0.092	2.329	0.222	0.516
	2010	355	112.59	3.153	1.000	0.076	1.892	0.180	0.340
	2020	172	49.95	3.443	1.000	0.046	2.031	0.193	0.392
草地	2000	56	36.36	1.540	1.000	0.025	1.075	0.153	0.165
	2010	195	78.66	2.479	1.000	0.017	1.551	0.221	0.343
	2020	123	180.00	0.683	1.000	0.047	0.651	0.093	0.060
水域	2000	4128	15 156.36	0.272	1.000	0.417	0.520	0.124	0.064
	2010	3566	17 247.87	0.207	1.000	0.399	0.483	0.115	0.056
	2020	3770	11 342.70	0.332	1.000	0.365	0.539	0.128	0.069

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3.2.2 绿色空间景观生态风险时空分布格局

基于景观生态风险评价指标计算结果，在ArcGIS 10.2中利用克里金插值法对昆山市生态风险值进行空间插值，得到昆山市绿色空间景观生态风险空间分布图，使用自然断点法将景观生态风险值(I_ERk)划分为5个等级：低生态风险(0＜I_ERk≤0.026)、较低生态风险(0.026＜I_ERk≤0.031)、中生态风险(0.031＜I_ERk≤0.037)、较高生态风险(0.037＜I_ERk≤0.041)和高生态风险(I_ERk＞0.041)，结果如图3，并统计得到不同景观生态风险等级的面积及占比(表5)。

图 3 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险空间分布示意图

Figure 3 Spatial distribution of ecological risks in green space landscape of Kunshan City from 2000 to 2020

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表 5 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级面积及比例

Table 5 Area and proportion of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 2020

年份	低风险区		较低风险区		中等风险区		较高风险区		高风险区
年份	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%
2000	1 116.90	25.66	1 830.87	42.06	918.09	21.09	345.15	7.93	141.48	3.25
2010	642.78	19.94	1 210.41	37.55	745.56	23.13	409.32	12.70	215.82	6.69
2020	452.70	15.93	961.02	33.81	692.64	24.37	455.58	16.03	280.26	9.86

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2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险整体呈上升趋势，呈现“南北高，中间低”的空间分布特征。高、较高风险区面积明显上升，面积占比分别增加8.10%、6.61%，主要分布于淀山湖、白莲湖等湖荡密集地区，且不断向湖荡周围辐射扩张。该区域绿色空间类型以水域为主，由于围网养殖等人为活动对水域干扰程度加大，景观损失度逐年增加，使区域风险等级不断升高。中风险区面积小幅上升，面积占比增加3.28%，集中分布于渡头村、双洋潭等地区，并逐步沿较高风险区外围向四周扩散，区域内耕地、水域交错分布，受人为活动干扰较大，生态稳定性下降。较低、低风险区面积明显缩减，占比分别减少8.25%和9.73%，主要分布于研究区中部白渔潭村、荣家厍及北部范潭村、横泾等地区，且分布逐渐变得零散破碎，人为开发建设活动频繁，绿色空间不断减少，抗干扰能力减弱，景观生态风险值有增强趋势。

3.2.3 绿色空间景观生态风险等级空间变化

借助景观生态风险等级变化分布(图4)分析2000—2020年期间研究区各风险等级的变化情况。①风险等级升高区域的面积为21 503.12 hm²，占绿色空间总面积的36.69%，其中较低风险区域上升为中风险的区域面积最大，为6 413.09 hm²，其次为中风险区域上升为较高风险区域。主要分布在白莲湖、明镜荡、汪洋荡等地区，区域内湖荡、耕地镶嵌分布，城镇建设用地的扩张使生态斑块破碎化程度加剧，生态结构和功能受到损害，生态系统稳定性和恢复力下降。②风险等级基本不变区域的面积为31 026.25 hm²，占绿色空间总面积的52.61%，其中较低风险区域面积最大，为13 102.74 hm²。主要分布在白渔潭村、荣家厍、范潭村片区等。该区域生态环境相对较好，生态系统结构和整体格局较为完整，对外界干扰具备一定的抵御能力，可维持基本的生态功能。③风险等级降低区域的面积为5 241.88 hm²，占绿色空间总面积的10.70%，其中中风险区域下降为较低风险区域面积最大，为2 925.90 hm²，其次为较低风险区域下降为低风险区域。在空间上集中在大渔新村、朱家湾村、黄家埭等地区。区域内具有较好的生态基底，生态斑块间连续性较强且受经济建设活动干扰较小，生态系统稳定性提高，能够提供较好的生态服务效益。

图 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化示意图

Figure 4 Change of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 2020

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3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略

基于2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化特征，将风险等级升高、不变和降低的区域分别划定为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。依据《苏州市“十四五”生态环境保护规划》《昆山市生态环境保护“十四五”规划》《昆山市国土空间总体规划(2021—2035)》等规划政策，结合调控分区的景观生态风险水平，提出有针对性的空间分区调控策略。

3.3.1 重点修复区实施生态保育，降低绿色空间生态风险

重点修复区为景观生态风险等级升高的区域，主要表现为较低风险向中风险、中风险向较高风险转移。片区内绿色空间破碎度增加，生态系统稳定性下降，景观生态风险水平不断上升。应加强生态保育与生态修复，对淀山湖、白莲湖等主要核心水域开展生态治理与修复工程，提升水域生态涵养功能；系统梳理、串通河网水系，在河网沿线严格管控开发强度大的建设活动；对破碎的绿色空间斑块进行整合，特别是南部长白荡、明镜荡等水域密集地区，着力提升水网景观的连通性和抗干扰能力，维护绿色空间的完整性与稳定性。

3.3.2 协调缓冲区加强缓冲区建设，筑牢绿色空间生态安全屏障

协调缓冲区为景观生态风险等级基本不变的区域，片区内绿色空间生态稳定性较强，能够抵御一定程度的外界干扰，景观生态风险维持在稳定水平。这些区域可作为生态缓冲地，提升绿色空间抗风险能力。通过强化河流水系、滨水绿带等生态廊道结构连通性^[25]，串联湖荡、农田大型生态斑块，构建水陆联动的网络化生态空间格局；加强傀儡湖、阳澄湖等生境敏感区的缓冲区建设，构建区域生态安全屏障，维护生态保护网络边界，增强区域景观生态风险缓冲能力。

3.3.3 优化利用区优化生态建设，发挥绿色空间生态效益

优化利用区为景观生态风险等级降低的区域，主要表现为中风险向较低风险、较低风险向低风险转换。片区内绿色空间生态系统结构较为完整，对外界干扰具有较强的适应能力，景观生态风险水平有所下降。应依托片区内良好的生态优势，适度优化建设，提升水网空间活力，维护生态系统的稳定性。首先明确生态保护红线边界，保护绿色空间健康稳定发展；其次对绿色空间进行分级分类管控，加强对城市生态森林公园、夏驾河湿地公园等核心生态资源的保护与管理，定期监测与评估生态用地的环境状况；同时在生态保护基础上优化建设，结合黄家埭等地区独特的水网空间优势开展科普教育、休闲游憩等服务，提升绿色空间的生态效益。

4. 讨论与结论

4.1 讨论

本研究表明：绿色空间用地类型转变与景观生态风险具有关联性。研究期间昆山市南部水域及周边地区由于城镇用地扩张，耕地、水域等绿色空间面积持续减少，生态系统结构稳定性下降，景观生态风险等级呈上升趋势。这与于淑会等^[26]、陈斌等^[27]的研究结论一致。水网地区以纵横交错的河流、湖荡为主体，水域面积较大，易受外界城镇建设用地扩张的干扰而破碎化，景观脆弱度高。本研究结果表明：水域范围内的景观生态风险指数普遍较高。这与何钊全等^[28]对延安市的研究存在一定差异。延安市地处黄土丘陵区，林地和耕地是优势景观类型，受经济发展和建设用地扩张影响较大，林地、耕地破碎化程度加剧，抗干扰能力下降，景观损失度增加，使林地与耕地的景观生态风险值较高。

本研究在快速城镇化背景下，基于景观生态风险评价，加强绿色空间分区规划调控，对提升区域生态安全水平，优化国土空间结构，促进区域可持续发展具有一定理论指导意义。但研究仍存在一定局限性：①研究侧重从景观空间结构变化视角来评价绿色空间景观生态风险状况，对社会、经济等层面影响因素研究不足，还需进一步完善景观生态风险影响因素和驱动机制研究。②生态过程具有复杂性和抽象性，其具体演变过程很难做到定量表述。需要对生态风险展开多尺度分析，深入探讨景观格局生态风险和生态过程的耦合关系，为区域风险管理提供更加科学的依据。

4.2 结论

①2000—2020年昆山市绿色空间总面积持续减少，其中耕地面积缩减最多；水域面积先小幅增加后持续减少，总体呈减少趋势；林地、草地面积占比较小，维持相对平稳。研究区用地类型转换主要表现为耕地和水域转向建设用地。②2000—2020年昆山市绿色空间景观格局变化特征明显，耕地空间分布在建设用地扩张影响下趋于分散，破碎化程度加大，损失度增加；水域破碎度指数先下降后上升，总体破碎度呈增大趋势，景观受外界干扰增加；林地破碎度、干扰度和脆弱度呈下降趋势，斑块分布呈集聚态势；草地破碎度指数先上升后下降，总体破碎度呈下降趋势，空间分布趋于集聚，景观损失度降低。③2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级总体呈上升趋势，其中高风险区、较高风险区面积显著扩大，占比分别增加8.10%、6.61%，空间分布上主要集中在南部淀山湖、白莲湖等水域密集地区，并有进一步向外围蔓延发展的趋势；较低风险区、低风险区面积缩减明显，占比分别下降8.25%和9.73%；景观生态风险以低风险等级向更高一级转变为主，绿色空间受人工建设干扰生态风险不断增强。④依据景观生态风险等级变化特征将研究区划分为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。

表 1 野菜生物活性成分及其功效

Table 1. Bioactive components of wild edible vegetables and their efficacy

功效	物质成分		野菜种类	部位	参考文献
功效	化合物	主要物质	野菜种类	部位	参考文献
抗炎	萜类化合物	倍半萜烯	掌叶蜂斗菜Petasites tatewakianus	叶	[44]
	生物碱类物质	儿茶酚型四氢异喹喹啉类	马齿苋Portulaca oleracea	全株	[43]
	酚酸类物质	总黄酮	猴腿蹄盖蕨Athyrium multidentatum		[45]
抗氧化	有机酸	抗坏血酸	马齿苋		[46]
	酚酸类物质	总酚、总黄酮	见霜黄Blumea lacera、刺桐、夏枯草等	叶	[7，47]
	酚酸类物质	对香豆酸、香草酸、阿魏酸和芥子酸等	野茭白Zizania latifolia	发芽种子	[37]
	其他	β-胡萝卜素	马齿苋		[46]
抗癌、抗肿瘤	总蛋白提取物		吊帚兰Corema album	叶	[56]
	多糖		桔梗Platycodon grandiflorus、蕨Pteridium aquilinum		[53−54]
	萜类化合物	萜醇	蒲公英		[51]
	萜类化合物	谷甾醇、豆甾醇和羽扇豆醇等	蓟Gundelia tournefortii		[57]
	酚酸类物质	槲皮素和异鼠李素-3-O-芸香糖苷等	野生芦笋Asparagus acutifolius	整株	[55]
抗菌	酚酸类物质	总酚	苦苣菜	叶	[59]
抗菌	酚酸类物质	单宁、绿原酸	大叶火筒树Leea macrophylla	块根	[60]
抗病毒	多糖		鱼腥草Houttuynia cordata	整株	[65]
	萜类化合物	甘草酸及其衍生物	甘草Glycyrrhiza uralensis	根	[66]
	酚酸类物质	没食子酸、槲皮素和芦丁等	香椿Toona sinensis	叶	[67]
降血糖	酚酸类物质	儿茶素、绿原素、水杨酸和迷迭香酸等	马齿苋	地上部	[68]
调节免疫	多糖		桔梗		[69]

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表 2 常见野菜营养及活性成分测定方法和技术

Table 2. Methods and techniques for determination of nutrition and active components in common wild edible vegetables

成分	方法和技术	野菜种类	参考文献
矿质元素	ICP-MS、ICP-OES	菊花脑Dendranthema indicum、香椿、蒲公英、马兰Kalimeris indica等	[70]
矿质元素	原子吸收分光光度法	皱果苋Amaranthus viridis和马齿苋等	[71，72]
脂肪酸	GC-MS	猫爪草Ranunculus ternatus	[24]
氨基酸	HPLC	牛膝Achyranthes bidentata、白花败酱Patrinia villosa、鸭儿芹Cryptotaenia 　japonica、马兰、白花鬼针草Bidens pilosa和马齿苋等	[11，72]
总酚，类胡萝卜素，总黄酮，多糖	紫外分光光度法， HPLC	马齿苋	[30，73]
抗坏血酸	UPLC	野生莴苣Lactuca sativa	[22]
	分光光度法	见霜黄、印度田菁Sesbania sesban和刺苋Amaranthus spinosus等	[7，21]
	2, 6-二氯靛酚滴定法	老山芹Heracleum dissectum	[62]
生育酚	HPLC	马齿苋和脐景天Umbilicus rupestris等	[72，74]
有机酸	UPLC、HPLC	脐景天等	[72，74]

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1. 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
1.2 数据来源及处理
2. 研究方法
2.1 风险小区的划分
2.2 景观生态风险评价模型
3. 结果与分析
3.1 昆山市绿色空间演变特征分析
3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析
3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略
4. 讨论与结论
4.1 讨论
4.2 结论

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野生蔬菜，简称野菜，是指自然生长、未经人工驯化栽培，整株或部分可食的野生植物^[1]，也有把野生食用菌归入野菜中^[2]，本研究仅指野生植物。野菜在中国具有悠久的使用历史，《诗经》《尔雅》等书中已有相关记载，明清时期的《救荒本草》《野菜谱》《养生八笺》等对野菜种类和功能进行了介绍。野菜在中国分布广泛，总体上呈南多北少的趋势，据不完全统计，约213科1 822种，其中可食用的400余种^[3]。早期，野菜多作为饮食补充；随着研究的深入，野菜中的特殊营养物质和药用成分被逐步发掘出来，使其成为天然生物活性物质的重要来源，被用于预防和治疗各种疾病^[4-5]。目前有关野菜资源分布、基本营养成分和生物活性物质测定等方面已有一些研究，本研究因此对野菜的功能性成分及其生物活性进行了综述，为进一步开展野菜活性成分研究以及食品工业原料、天然药物成分开发等提供理论基础。

1. 野菜营养与功能成分研究现状

1.1. 矿质元素

研究发现野菜中含有丰富的矿质元素，如琉璃苣Borago officinalis、野生菊苣Cichorium intybus和花叶滇苦菜Sonchus asper中含有丰富的钾、铁和锌元素^[6]，刺桐Erythrina variegata中也含有较高的钾、锌元素^[7]。部分野菜中的某些矿质元素含量更高，如马齿苋Portulaca oleracea钙、镁含量是油菜Brassica napus的3.6和14.0倍、芥蓝Brassica oleracea的4.5和8.8倍^[8]。此外，KAUR等^[9]研究发现野生鹰嘴豆Cicer arietinum比栽培鹰嘴豆具有更高的钙、镁和锰含量；徐亚莉^[10]分别在培养箱和大田环境下对野生和栽培马齿苋主要矿质成分以及微量元素含量进行了对比，发现野生型马齿苋的钙、镁和微量元素含量均高于栽培型马齿苋，其中大田中野生型马齿苋钙、镁和微量元素含量分别比栽培型马齿苋钙、镁和微量元素含量高出2.3%、13.0%和10.5%。

1.2. 氨基酸

目前，有关野菜中氨基酸的组分和含量的研究已有不少报道，如曹利民等^[11]发现赣产5种野菜：牛膝Achyranthes bidentata、白花败酱Patrinia villosa、鸭儿芹Cryptotaenia japonica、马兰Kalimeris indica、白花鬼针草Bidens pilosa均含有16种氨基酸，其必需氨基酸质量分数为36.2~74.5 g·kg⁻¹；HUANG等^[12]从不同品种的野生箭筈豌豆Vicia sativa中检测出18种氨基酸，其中一半为必需氨基酸，总氨基酸含量为173.00~286.05 g·kg⁻¹；黄元河等^[13]也从右江流域5种野菜：狗肝菜Dicliptera chinensis、铜锤玉带草Lobelia angulata 、野芋Colocasia gigantea、鸭儿芹和五指牛奶Ficus simplicissima中检测出14~18种游离氨基酸，除野芋外其他4种野菜中均含8种必需氨基酸。

1973年联合国粮农组织和世界卫生组织在Energy and Protein Requirement上发布了食物中氨基酸的配比标准，建议以此作为优质蛋白质来源的评价标准^[14]。对照这个标准，一些野菜中的氨基酸不仅种类丰富，而且配比良好。黄元河等^[13]研究发现狗肝菜、鸭儿芹和野芋叶柄的苏氨酸、缬氨酸、亮氨酸和苯丙氨酸—酪氨酸的含量配比接近标准值；包艳玲等^[15]报道车前草Plantago major的必需氨基酸与总氨基酸的含量比值(EAA/TAA)为38.584%，必需氨基酸与非必需氨基酸的含量比值(EAA/NEAA)为61.416%，与WHO/FAO提出的理想蛋白模式 EAA/TAA(40%)和EAA/NEAA(60%)非常接近。此外，特定的氨基酸组分与野菜的风味存在关联，如野生马齿苋^[16]等野菜中天冬氨酸、谷氨酸和丙氨酸含量远高于一些栽培蔬菜，使这些野菜更有鲜味。

1.3. 维生素

已有研究表明：不少野菜含有抗坏血酸、胡萝卜素和生育酚等多种对人体健康特别重要的维生素^{[10, 17-18]}。马兰^[11]、蒲公英Taraxacum mongolicum^[19]等植株中检测出多种B族维生素。研究也发现部分野菜中的维生素单位含量高于栽培蔬菜，如《中国野菜图谱》就记载了88种野菜的胡萝卜素含量高于胡萝卜Daucus carota^[20]；刺苋Amaranthus spinosus的维生素C含量比普通生菜Lactuca sativa高出几十倍^{[8, 21]}。此外，CECCANTI等^[17]和MEDINA-LOZAND等^[22]报道野生菊苣和一些野生莴苣Lactuca sativa品种的抗坏血酸含量高于栽培品种，这种情况的出现被认为可能是维生素C等一些营养物质在长期的作物驯化过程中出现了流失。

1.4. 脂肪酸

不少野菜具有良好的脂肪酸组成，开发利用价值高。刘娜^[23]在齿果酸模Rumex dentatus叶子中检测出9种脂肪酸，且主要都为不饱和脂肪酸；陈军等^[24]和吴永祥等^[25]分别在猫爪草Ranunculus ternatus和豆腐柴Premna microphylla叶中检测出亚油酸、棕榈酸、8-十八碳烯酸等有益脂肪酸。美国农业部还曾在《特定食品中omega-3脂肪酸和其他脂肪成分含量暂定表》中表明野生马齿苋是所有被检测的绿叶蔬菜中omega-3脂肪酸最丰富的作物^[26]。可见野菜资源可以成为脂肪酸功能组分的重要来源，为人们日常饮食和功能食品的开发做出贡献。

1.5. 多糖

从植物中提取有益多糖是近年来的研究热点。不同种类和地区野菜中的多糖质量分数不同，如郑奎玲等^[27]对黔产8种野菜中的多糖质量分数进行了比较发现：8种野菜中蓝布正Geum japonicum的多糖质量分数最高(120.1 mg·g⁻¹)；周新华等^[28]对10个地区的野生夏枯草Prunella vulgaris研究发现：不同地区夏枯草多糖质量分数差异显著，多糖的质量分数为70.45~120.39 mg·g⁻¹。多糖提取率不仅取决于野菜的生长环境，还与多糖的提取方法有关。如刘珊珊等^[29]尝试双酶法从干燥蒲公英根中提取多糖，得率达32.97%；张志强等^[30]和陈凌等^[31]分别采用超声波辅助法和酶法提取马齿苋多糖，前者得率为13.55%，而后者仅为0.42%。

1.6. 多酚类化合物

1.6.1. 黄酮类化合物

黄酮类化合物是一类重要的植物次生代谢产物，在野菜中分布广泛。如野生大豆Glycine max^[32]和野萝卜Raphanus raphanistrum^[33]中分别检测到了17和12种黄酮类化合物；AWOUAFACK等^[34]从鸡头薯属Fabaceae eriosema的5个物种中总共分离出包括异黄酮、二氢黄酮醇、黄酮醇和黄烷酮等52种黄酮类化合物；MARENGO等^[35]从菊科Compositae飞廉Asteraceae carduus中提取出18种黄酮和7种黄酮醇，主要成分为槲皮素、木犀草素、山奈酚和芹菜素-O-糖苷等。此外，不同野菜及品种间的黄酮类化合物质量分数存在差异，如15种野生鹰嘴豆中黄酮醇质量分数为79.4~242.0 mg·kg⁻¹ ^[9]；苦苣菜Sonchus oleraceus、紫背天葵Begonia fimbristipula、紫苏Perilla frutescens和苦菊Cichorium endivia等10种野菜中总黄酮质量分数最高为苦苣菜(85.69 mg·g⁻¹)，最低为苦菊(3.75 mg·g⁻¹)^[36]。

1.6.2. 非黄酮类化合物

一些野菜含有丰富的酚酸类以及花色苷类等非黄酮类化合物。如野茭白Zizania latifolia中测出羟基苯甲酸、对香豆酸、香草醛、芥子酸等10种酚酸类物质^[37]；DATTA等^[38]研究发现蕹菜Ipomoea aquatica含有6种酚酸类物质，质量分数为0.33~18.27 mg·kg⁻¹；GIAMBANELLI等^[39]在13种野生菊科蔬菜中发现了7种羟基肉桂酸和3种花色苷，其中羟基肉桂酸的质量分数为1 388~53 076 mg·kg⁻¹，占总酚质量分数的69%~98%；张瑞军等^[40]对四川9种野生百合Lilium不同部位的花色苷质量分数进行比较，从高到低分别为花(8.73~26.33 mg·g⁻¹)、叶(13.29~18.36 mg·g⁻¹)、茎秆(2.21~6.75 mg·g⁻¹)、鳞茎(1.33~4.26 mg·g⁻¹)，器官间花色苷质量分数差异显著。

2. 生物活性研究进展

许多野菜中存在多酚类化合物、萜类化合物等生物活性物质(表1)，在抗炎、抗氧化、抗肿瘤、抗菌和抗病毒等方面表现出了良好功效^[41-42]。

2.1. 抗炎活性

野菜含有丰富萜类和生物碱类等化合物，这些物质具有抗炎活性。如马齿苋^[43]中提取出的儿茶酚型四氢异喹啉类生物碱可抑制炎性介质(TNF-α、IL-1β、IL-6和PGE₂)的产生；WANG等^[44]在掌叶蜂斗菜Petasites tatewakianus中分离出的13种倍半萜烯对LPS诱导的小鼠胶质BV-2细胞中NO产生较强的抑制作用。HAN等^[45]首次报道了猴腿蹄盖蕨Athyrium multidentatum提取物的抗炎活性，发现其主要机制是通过促使IκB抗体高表达，进而抑制NO、前列腺素E₂(PEG₂)和促炎介质的产生，从而达到预防急性肺损伤的功效，并认为其抗炎活性可能与植物体中的高水平黄酮(36.09 mg·g⁻¹)密切相关。

2.2. 抗氧化活性

野菜中存在多种具有自由基清除能力的活性物质，如马齿苋的叶、茎和花中的抗坏血酸和β-胡萝卜素能够中和自由基，在清除DPPH自由基方面具有显著效果^[46]；KYUNG等^[47]发现夏枯草、蜂斗菜Petasites japonicas等5种野菜的总酚提取物具有较高的铁离子还原能力和DPPH自由基清除活性，其中夏枯草提取物铁还原抗氧化能力(FRAP)值达166.85 mmol·L⁻¹；见霜黄Blumea lacera和刺桐的DPPH自由基清除活性分别达75.11%和89.27%，进一步研究后确认酚类化合物是这2种野菜中最主要的生物活性物质^[7]。

此外，野菜的抗氧化活性还受发育阶段和组织部位的影响。如野茭白在发芽期具有更好的抗氧化能力^[37]；吊帚兰Corema album不同部位显示出不同的抗氧化活性，叶片的DPPH清除能力(38.9 μmol·g⁻¹)最好，其次为果实、花朵和种子，ABTS自由基清除和铁还原能力的试验结果与DPPH具有很强的正相关性，根据随后进行的核磁共振氢谱(¹H NMR)实验数据判断，研究者们认为大部分抗氧化能力可能与酚酸，尤其是羟基肉桂酸有关^[48]。

2.3. 抗癌、抗肿瘤活性

已发现一些野菜的提取物具有良好的抗癌、抗肿瘤功效，如蒲公英中的黄酮、酚酸^[49-50]、萜醇^[51]，桔梗Platycodon grandiflorus中的皂苷^[52]等均能较好地抑制肿瘤细胞的增殖；桔梗多糖和蕨Pteridium aquilinum多糖等在促进如宫颈癌、肝癌、肠癌等肿瘤细胞凋亡方面具有良好的功效^[53-54]；BILUŠIĆ等^[55]研究发现：野生芦笋Asparagus acutifolius中酚类化合物(槲皮素、异鼠李素-3-O-芸香糖苷)对膀胱癌细胞(T24)和肺癌细胞(A549)具有抗增殖和促凋亡能力；OLIVEIRA等^[56]报道了吊帚兰中总叶蛋白对结肠癌(HT29)细胞中MMP-2和MMP-9有抑制活性；ABU等^[57]发现野生蓟Gundelia tournefortii的甲醇和己烷提取物对HCT-116癌细胞具有显著的抗肿瘤活性，并通过气质谱联用技术(GC-MS)确定了提取物中谷甾醇、豆甾醇、羽扇豆醇、α-香豆素和青蒿素等活性物质的存在；野洋葱Allium cepa甲醇提取物也在抑制人肝癌(HepG2)和肺癌(A549)细胞的增殖方面有较好的能力，并能保护正常人成纤维细胞(MRC-5)免受阿霉素(Dox)细胞毒性的影响，其作用可能归因于槲皮素和异鼠李素^[58]。

2.4. 抗菌活性

有研究发现苦苣菜提取物(总酚、类黄酮)对大肠埃希菌Escherichia coli，肠道沙门氏菌Salmonella enteritidis、副溶血弧菌Vibrio parahaemolyticus和金黄色葡萄球菌Staphylococcus aureus等有较好的抑制作用，且其抗菌活性与黄酮含量呈正相关^[59]；JOSHI等^[60]报道了大叶火筒树Leea macrophylla乙醇提取物对金黄色葡萄球菌、弗氏志贺菌Shigella flexneri和铜绿假单胞菌Pseudomonas aeruginosa的抑菌效果突出，这种抗微生物活性可能与在植物化学物的积累有关，这些物质会对微生物细胞膜造成损害，从而导致其死亡；PETROPOULOS等^[61]研究发现：9种菊科Asteraceae野菜提取物对抗蜡样芽孢杆菌Bacillus cereus、鼠伤寒沙门氏菌Salmonella typhimurium和青霉菌Penicillium有显著的抗菌活性；高宁^[62]研究发现：老山芹Heracleum dissectum黄酮能够有效抑制多种菌的生长特别是革兰氏阳性菌(枯草芽胞杆菌Bacillus subtilis和金黄色葡萄球菌)，原因可能为革兰氏阳性菌的细胞壁结构简单，而黄酮类化合物对菌体的细胞壁及细胞膜的破坏更有效。

2.5. 抗病毒活性

野菜中含有的酚类、萜类和生物碱类等多种化合物对抗病毒的研究具有重大意义。有报道金银花Lonicera japonica水提物在抑制小鼠感染登革热病毒(DENV)^[63]和预防石斑鱼虹膜病毒(SGIV-Gx)感染等方面具有良好的效果^[64]；鱼腥草Houttuynia cordata多糖对肠道病毒71型(EV71)、呼吸道合胞病毒(RSV)和柯萨奇病毒B3(CV-B3)等多种病毒具有一定的体外抗病毒活性，且抑制效果与多糖纯度呈正相关^[65]；SONG等^[66]发现甘草Glycyrrhiza uralensis根中的齐墩果烷型三萜皂苷类物质在浓度为100 μmol·L⁻¹时对H1N1病毒有抑制活性，抑制率为47.5%~82.5%，其中甘草次酸还表现为抑制艾滋病病毒(HIV)活性的能力；YOU等^[67]研究发现：香椿叶水提物可以通过下调黏附分子和趋化因子(VCAM-1, ICAM-1, E-selectin, IL-8和fractalkine)抑制病毒附着在对H1N1病毒的替代治疗和预防上可能起到重要作用。

2.6. 其他活性

野菜中的活性物质对降血糖、调节免疫等也具有良好的功效。如马齿苋水提取物可诱导血清肿瘤坏死因子(TNF-α)和多效性细胞因子(IL-6)水平降低，从而促使小鼠血糖水平显著下降^[68]；ZHAO等^[69]报道桔梗多糖能够提高淋巴细胞增殖活性，进而增强免疫功能。

表 1 野菜生物活性成分及其功效

Table 1. Bioactive components of wild edible vegetables and their efficacy

功效	物质成分		野菜种类	部位	参考文献
功效	化合物	主要物质	野菜种类	部位	参考文献
抗炎	萜类化合物	倍半萜烯	掌叶蜂斗菜Petasites tatewakianus	叶	[44]
	生物碱类物质	儿茶酚型四氢异喹喹啉类	马齿苋Portulaca oleracea	全株	[43]
	酚酸类物质	总黄酮	猴腿蹄盖蕨Athyrium multidentatum		[45]
抗氧化	有机酸	抗坏血酸	马齿苋		[46]
	酚酸类物质	总酚、总黄酮	见霜黄Blumea lacera、刺桐、夏枯草等	叶	[7，47]
	酚酸类物质	对香豆酸、香草酸、阿魏酸和芥子酸等	野茭白Zizania latifolia	发芽种子	[37]
	其他	β-胡萝卜素	马齿苋		[46]
抗癌、抗肿瘤	总蛋白提取物		吊帚兰Corema album	叶	[56]
	多糖		桔梗Platycodon grandiflorus、蕨Pteridium aquilinum		[53−54]
	萜类化合物	萜醇	蒲公英		[51]
	萜类化合物	谷甾醇、豆甾醇和羽扇豆醇等	蓟Gundelia tournefortii		[57]
	酚酸类物质	槲皮素和异鼠李素-3-O-芸香糖苷等	野生芦笋Asparagus acutifolius	整株	[55]
抗菌	酚酸类物质	总酚	苦苣菜	叶	[59]
抗菌	酚酸类物质	单宁、绿原酸	大叶火筒树Leea macrophylla	块根	[60]
抗病毒	多糖		鱼腥草Houttuynia cordata	整株	[65]
	萜类化合物	甘草酸及其衍生物	甘草Glycyrrhiza uralensis	根	[66]
	酚酸类物质	没食子酸、槲皮素和芦丁等	香椿Toona sinensis	叶	[67]
降血糖	酚酸类物质	儿茶素、绿原素、水杨酸和迷迭香酸等	马齿苋	地上部	[68]
调节免疫	多糖		桔梗		[69]

3. 常见检测分析方法与技术

如表2所示：目前野菜矿质元素测定的常见方法主要有原子吸收分光光度法、电感耦合等离子体光谱法(ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)，其中ICP-OES和ICP-MS在微量元素或极低浓度元素的检测方面有较多应用^[70-72]；脂肪酸一般通过GC-MS进行分析^[24]；氨基酸组分分析和生育酚则多采用高效液相色谱法(HPLC)^{[11, 72]}；紫外-可见分光光度法是总酚、总黄酮、多糖和类胡萝卜素等化合物常用的定量方法，但在涉及化合物结构鉴定或特定化合物分析时则一般采用高效液相色谱法(HPLC)和质谱法^{[30, 73]}；抗坏血酸的测定方法较多，其中国外发表的研究报道中以超高效液相色谱法(UPLC)和分光光度法较为多见^{[7, 21, 22]}，国内则更多使用国标中的分光光度法和2, 6-二氯靛酚滴定法^[62]；此外，有机酸基本采用UPLC和HPLC法进行分析^{[72, 74]}。野菜中物质成分的分析和鉴定对其活性成分研究非常关键，相关的检测分析方法与技术在某种程度上限制了该领域研究的发展。总体上，相关分析方法正在往快速、痕量和精准化发展，色谱技术和光谱技术以及联用技术在未来或会得到更广泛的应用。

表 2 常见野菜营养及活性成分测定方法和技术

Table 2. Methods and techniques for determination of nutrition and active components in common wild edible vegetables

成分	方法和技术	野菜种类	参考文献
矿质元素	ICP-MS、ICP-OES	菊花脑Dendranthema indicum、香椿、蒲公英、马兰Kalimeris indica等	[70]
矿质元素	原子吸收分光光度法	皱果苋Amaranthus viridis和马齿苋等	[71，72]
脂肪酸	GC-MS	猫爪草Ranunculus ternatus	[24]
氨基酸	HPLC	牛膝Achyranthes bidentata、白花败酱Patrinia villosa、鸭儿芹Cryptotaenia 　japonica、马兰、白花鬼针草Bidens pilosa和马齿苋等	[11，72]
总酚，类胡萝卜素，总黄酮，多糖	紫外分光光度法， HPLC	马齿苋	[30，73]
抗坏血酸	UPLC	野生莴苣Lactuca sativa	[22]
	分光光度法	见霜黄、印度田菁Sesbania sesban和刺苋Amaranthus spinosus等	[7，21]
	2, 6-二氯靛酚滴定法	老山芹Heracleum dissectum	[62]
生育酚	HPLC	马齿苋和脐景天Umbilicus rupestris等	[72，74]
有机酸	UPLC、HPLC	脐景天等	[72，74]

4. 展望

野菜作为风味独特的野生或半野生植物，由于其本身活性成分丰富，具有食用、药用和工业等开发利用价值，已逐渐成为市场的热点。野菜不仅是人们日常饮食的重要补充，亦是重要的种质资源，其多样的形态、丰富的物质组分及含量是宝贵的资源库，在蔬菜种质资源创新和育种等方面具有重要意义。中国具有丰富的野菜资源，目前研究较多的科属仅限菊科、豆科Leguminosae、禾本科Gramineae等少数，存在研究对象少、研究领域深度不足等问题，未来需要加大野菜开发范围，尤其是深加工工艺和产品开发。野菜往往具有特殊的风味和口感，其所含的氨基酸种类和脂类等与栽培蔬菜具有差异，许多野菜含有多种酚类、萜类化合物等具有抗氧化、抗炎症及抗肿瘤等功能的生物活性物质，在预防疾病、药物开发等方面具有较大潜力。但当前对野菜生物活性的研究局限在常见的代谢物质，对于一些构成野菜特殊风味的萜烯类等挥发性成分的研究还有待深入，未来需要进一步开展对野菜特殊风味形成、安全性评价和抗炎症等生物活性的研究。随着生物学研究技术和检测技术的快速发展，如物质分离提取技术和代谢组等技术应用，后续可加强对野菜中单一物质成分的分离、提取工艺和功能鉴定研究，明确其活性功能机制，筛选主要食药用成分并进行产业化开发利用，促进产业发展。

参考文献 (74)

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野生蔬菜功能性成分及其生物活性研究进展

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210550

作者简介: 李瑶晨(ORCID: 0000-0002-5123-4515)，从事蔬菜营养品质与安全研究。E-mail: 983484573@qq.com

通信作者: 杨静(ORCID: 0000-0003-3880-2618)，副教授，从事园艺植物品质生理和次生代谢调控研究。E-mail: yangjing@zafu.edu.cn

Research progress on functional components and biological activities of wild edible vegetables

1. 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

1.2 数据来源及处理

2. 研究方法

2.1 风险小区的划分

2.2 景观生态风险评价模型

3. 结果与分析

3.1 昆山市绿色空间演变特征分析

3.1.1 绿色空间面积组成对比分析

3.1.2 绿色空间面积转移矩阵分析

3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析

3.2.1 绿色空间景观格局指数时序变化

3.2.2 绿色空间景观生态风险时空分布格局

3.2.3 绿色空间景观生态风险等级空间变化

3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略

3.3.1 重点修复区实施生态保育，降低绿色空间生态风险

3.3.2 协调缓冲区加强缓冲区建设，筑牢绿色空间生态安全屏障

3.3.3 优化利用区优化生态建设，发挥绿色空间生态效益

4. 讨论与结论

4.1 讨论

4.2 结论

计量

出版历程

野生蔬菜功能性成分及其生物活性研究进展

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210550

作者简介: 李瑶晨(ORCID: 0000-0002-5123-4515)，从事蔬菜营养品质与安全研究。E-mail: 983484573@qq.com

通信作者: 杨静(ORCID: 0000-0003-3880-2618)，副教授，从事园艺植物品质生理和次生代谢调控研究。E-mail: yangjing@zafu.edu.cn

English Abstract

Research progress on functional components and biological activities of wild edible vegetables

全文HTML

1.1. 矿质元素

1.2. 氨基酸

1.3. 维生素

1.4. 脂肪酸

1.5. 多糖

1.6. 多酚类化合物

1.6.1. 黄酮类化合物

1.6.2. 非黄酮类化合物

2.1. 抗炎活性

2.2. 抗氧化活性

2.3. 抗癌、抗肿瘤活性

2.4. 抗菌活性

2.5. 抗病毒活性

2.6. 其他活性

目录

全文HTML

1.1. 矿质元素

1.2. 氨基酸

1.3. 维生素

1.4. 脂肪酸

1.5. 多糖

1.6. 多酚类化合物

1.6.1. 黄酮类化合物

1.6.2. 非黄酮类化合物

2.1. 抗炎活性

2.2. 抗氧化活性

2.3. 抗癌、抗肿瘤活性

2.4. 抗菌活性

2.5. 抗病毒活性

2.6. 其他活性

作者简介:
李瑶晨(ORCID: 0000-0002-5123-4515)，从事蔬菜营养品质与安全研究。E-mail: 983484573@qq.com